内置网页搜索工具 vs 搜索 API：agent 实际要付多少钱

为什么内置工具的费用比它的服务费更高？

因为它读取的页面会作为输入 token 返回。OpenAI 按模型费率对搜索内容计费，并在其 mini 模型上对每次调用固定计入 8,000 个输入 token。Claude 将搜索结果作为输入 token 计费，并且在对话的后续每一轮都会再次计入。

每次调用的费用只是可见的一部分。token 部分会随每个任务的搜索次数和对话长度而增长。大多数内置工具还会自行决定要运行多少次搜索。

一个完整的示例是什么样的？

这是基于所述假设的估算，并非报价。 假设有一个 agent 每月运行 100,000 次搜索。

• 每 1,000 次 $10 的内置工具： 工具费用 $1,000。再加上内容 token。按每次调用固定 8,000 token 计算，就是 8 亿输入 token。按假设的每百万输入 token $1.00（取整数，并非厂商价格），这要再加 $800。总计：约 $1,800。
• 独立 API： 使用 LLMWebSearch，100,000 次搜索花费 US$145，每次返回前 3 个页面。你的模型仍需读取你传给它的文本。如果你从 3 个页面各发送 1,500 token，就是 4.5 亿 token，按同样的假设费率约 $450。总计：约 US$145 加 $450。

差距来自两处：每次调用的费用，以及对有多少文本进入模型的控制。使用独立 API 时，你可以设置 read 和 max_chars，还可以丢弃你的 agent 不需要的页面。

什么时候内置工具是更好的选择？

当你想要最少代码时。内置工具无需第二个账号、无需 API 密钥、也无需工具定义：在模型请求中开启即可。它也适合搜索次数较少的短对话，此时 token 附加费保持较低。

Gemini 在付费层级每月有 5,000 次免费的 grounding 查询，足以覆盖许多原型项目。Claude 的 web_fetch 没有按次收费，因此抓取已知 URL 只消耗 token。而如果你无论如何都必须以某供应商的确切格式展示其引用，内置工具已经能做到。

什么时候独立搜索 API 是更好的选择？

当你需要原始结果、每个任务需要大量搜索，或在多个模型间使用同一工具时。独立 API 会把排序后的结果和页面正文返回给你的代码。你可以缓存它们、重排它们、展示它们，或将它们传给任意模型：OpenAI、Claude、Gemini 或开放权重模型。

它也避免了被单一供应商的规则所束缚。Grounding with Bing 不会把结果交给其他应用。Google 要求其搜索建议必须被展示。使用独立 API 时，结果由你按照该供应商的条款处理。也要阅读这些条款：Brave 的默认条款禁止存储结果，而 Tavily 和 Exa 的条款保留对你输入和输出的权利。

我可以在 OpenAI 或 Claude 模型中使用独立搜索 API 吗？

可以，作为函数工具使用。你向模型描述一个 web_search 函数，在模型调用它时执行搜索，并返回结果。我们的 OpenAI function-calling 指南 用 Python 展示了完整流程，而 MCP server 把同样的搜索接入 Claude Desktop、Claude Code 和 Cursor。成本指南 有助于估算月度账单。